Determining Ethyl Esters in Fish Oil with Solid Phase Microextraction and GC–MS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The long‐chain polyunsaturated fatty acids (PUFA) found in fish oil, specifically eicosapentanoic acid (EPA) and docosahexanoic acid (DHA) play an important part in human health. As a result, fish oil supplements are commonly consumed by people around the world. Supplements in the form of triacylglycerols (TAG) can be sold at a premium price, compared to those in the ethyl ester (EE) forms. Producers of TAG supplements require a simple, rapid method to determine the authenticity of their raw material. Here, we describe a method to quantify EE in fish oil using solid phase microextraction headspace analysis and GCMS. Despite the variation in linear ranges of the calibration curves with volatility of the EE, 30 individual FA were quantified including common saturated FA such as palmitic and stearic acid, as well as longer chain PUFA, such as EPA and DHA. The method was then applied to three commercial fish oils in the TAG form and two of the products were found to contain EE, with one containing EE above 1.5% w/w, indicating that contamination had occurred. With growing consumer interest in fish oil products, the method proposed here will help resolve future issues of authenticity in fish oils.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».